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微软发布了5种Agent设计模式，包括工具使用、反思、规划、多智能体和ReAct模式，帮助开发自动化AI员工。这些模式使智能体能与企业系统交互、自我改进、分解任务、协作工作和适应变化。Azure AI Foundry支持这些模式开发，提供连接器、可追踪链路和安全特性，实现更快、更智能、更安全的自动化，为企业创造更高商业价值。

今天凌晨，微软在官网发布了Agent常见的设计模式和用例，以帮助用户快速开发出功能强大的自动化AI员工。

与传统的RPA、自动化脚本相比，智能体除了提供自动化之外，还能根据实际业务场景进行推理、协作、弥合知识与成果之间的差距，挖掘出全新的见解，提供更高的商业价值。

以下是微软根据实际业务场景总结出的5种常用的Agent模式：

1、工具使用模式

如今的智能体能直接与企业系统交互，能检索数据、调用应用程序编程接口（API）、触发工作流和执行交易。智能体现在不仅能提供答案，还能完成任务、更新记录和端到端协调工作流。

过去，企业流程里总有一道绕不开的手工环节，员工需要先打开数据库、再登录 CRM、再切到支付网关、最后再回到邮件系统，每一步都要人工确认，不仅耗时，还容易出错。工具使用模式能让智能体把这些系统接口当成自己的“手脚”，通过调用 API、触发工作流、执行交易，把原本碎片化的动作串成一条无缝的流水线。

以富士通为例，他们的销售提案流程曾经需要一名分析师先跑数据库、再请市场研究员上网爬竞争对手数据、再让文案同事整合成PPT需要耗费大量时间。

通过开发三个专门智能体，数据分析、市场研究、文档创建协同工作极大提升了工作效率：数据智能体从ERP里捞出客户历史订单，市场智能体立刻调取外部情报API补充行业趋势，文档智能体则把结果喂进排版引擎，整体耗时被压缩了67%。

2、反思模式

一旦智能体能够行动，下一步就是反思模式，评估并改进自身输出的能力。反思让智能体能够发现错误并在不总是依赖人类的情况下进行迭代以提高质量。

在合规和金融等高风险领域，一个错误可能代价高昂。通过自我检查和审查循环，智能体可以自动纠正缺失的细节、双重检查计算，或确保消息符合标准。

例如，在金融行业中，智能体负责自动生成客户的理财产品收益报告时，可能会因数据调取疏漏而误写某笔投资的年化收益率。这时，反思模式会触发自我检查：先核对原始数据与报告中的数值是否匹配，发现误差后重新计算，再检查收益率的计算逻辑是否符合行业规范，最终自动修正错误并生成新报告。

整个过程无需人工介入，就能避免因收益数字错误引发的客户投诉或合规风险。

即使是像 GitHub Copilot 这样的代码助手，也依赖于内部测试和提炼，然后才共享输出。这种自我改进的循环减少了错误，让企业相信人工智能驱动的流程是安全的、一致的且可审计的。

3、规划模式

大多数真正的业务流程并非单一步骤——它们是具有依赖关系和分支路径的复杂旅程。规划智能体通过将高级目标分解为可操作的任务、跟踪进度并在需求变化时进行适应来解决这一问题。

例如，ContraForce的智能体式安全交付平台（Agentic Security Delivery Platform，ASDP）通过使用规划智能体将其合作伙伴的安全服务交付自动化，这些规划智能体将事件分解为接收、影响评估、剧本执行和升级。

每个阶段完成后，智能体会检查下一步骤，确保没有任何遗漏。结果是：80% 的事件调查和响应现在已实现自动化，完整的事件调查处理费用不到 1 美元。

规划通常结合工具使用和反思，展示了这些模式是如何相互加强的。关键优势在于灵活性：计划可以由大模型动态生成，也可以遵循预定义的序列，无论哪种方式符合需求都可以。

4、多智能体模式

没有单一智能体能够完成所有任务。企业通过专业团队创造价值，而多智能体模式通过将专注于不同工作流程阶段的专门智能体连接成网络来反映这一点——这些智能体由一个协调器统一管理。这种模块化设计实现了敏捷性、可扩展性和易于演变，同时保持了责任和治理的清晰性。

现代多智能体解决方案使用多种协调模式，通常结合使用以满足真实企业需求。这些模式可以是大模型驱动的，也可以是确定性的：顺序协调，例如，智能体逐步完善文档；并行协调，智能体并行运行并合并结果；

群组聊天/制作者-检查者，智能体共同讨论并验证输出；动态交接，实时分类或路由；磁性协调，一个管理智能体协调所有子任务直到完成。

例如，JM Family采用这种方法，部署了业务分析师/质量保证Genie，为需求、故事编写、编码、文档和质量保证部署智能体。在协调器的协调下，他们的开发周期实现了标准化和自动化——将需求和测试设计从几周缩短到几天，并节省了高达60%的部署时间。

5、ReAct模式

ReAct（推理 + 行动）模式使智能体能够在实时环境中解决问题，尤其是在静态计划不足时。与其遵循固定脚本，ReAct 智能体交替进行推理和行动——采取一步行动，观察结果，并决定下一步该做什么。这使得智能体能够适应模糊性、不断演变的需求以及最佳路径不明确的情况。

例如，在企业IT支持中，由ReAct模式驱动的虚拟智能体可以实时诊断问题：它提出澄清问题，检查系统日志，测试可能的解决方案，并随着新信息的出现调整策略。如果问题变得更加复杂或超出了其范围，智能体可以将案例升级给人类专家，并附上一份已尝试内容的详细总结。

这些模式旨在组合使用。最有效的智能体式解决方案将工具使用、反思、规划、多智能体协作和适应性推理编织在一起——实现更快、更智能、更安全且适用于现实世界的自动化。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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